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MPC：模型預測控制器
控制誤差生成和死區
在預測控制器中，作為預測的過程變化（開始于控制變量 CV1 到 CV4 的當前值）與未來 設定值設置（結束于 SP1 到 SP4）之間偏差的誤差信號會在整個預測時域內為每個控制 通道都生成，并用于計算調節變量。
原則上，死區 SP1DeadBand 到 SP4Deadband 的影響與 PID 控制器中的影響相同，但 是它遍布整個未來預測時域。 換句話說，例如，如果整個預測時域中的預測控制變量 CV1 在 SP1 ± SP1DeadBand 范圍內，則控制器沒有任何理由改變任一調節變量。 因 此，這些范圍也稱為 CV 邊帶。 與調節變量限制相比，這些限制不是必須遵守的硬性約 束條件。
在多變量控制器中，建議利用這一事實：從應用角度來講，某些控制變量需要精確移動到 指定設定值，而其它變量只需保留在定義的范圍內。
典型實例是為其指定容差范圍的質量特征。 PID 控制器中的死區趨向于影響穩定性，而 各個控制器通道中的 CV 邊帶通常有助于多變量控制器的整體穩定性。 通過 CV 邊帶，可實現軟件超馳控制的動作。
帶有死區的誤差信號生成的使用案例
只要反應釜中的壓力保持在設定的安全限制范圍內，控制器將只關心產品質量。 但是， 一旦壓力有離開允許范圍的危險（即預測它以后將向非法值移動），則將啟動壓力控制。 通過在擬合標準中對控制變量加權（請參見 MPC 工程軟件），用戶可以指定為可能超出 的壓力限制指定特別高的權重。
PCS 7 標準庫 V71
268
功能手冊, 03/2009, A5E02102229-01
系列： CONTROL
3.20 MPC：模型預測控制器
預測控制器算法
MPC 塊源于著名的 DMC 算法 (Dynamic Matrix Control)。 根據下面的公式計算控制時域 內調節變量的未來變化
=
C ⋅(w − f
)
其中：
● w 包含未來設定值的時間序列
● f 包含預測的控制變量（調節變量恒定時）將來的自由變化
● C 是 MPC 工程工具計算的恒定控制器矩陣。 C 包括過程模型和通過優化擬合標準得
出的調節變量變化和控制變量的加權。
根據滾動時域原理，只從整個控制時域內?優調節變量變化的向量中獲取第一個值，并將 其應用到過程。 在下一步中，將考慮?新到達的過程值，并在整個預測時域內重復計 算。
對于預測控制器，調節變量變化基于預測的未來控制偏差，而對于 PID 控制器，則基于 以前的控制誤差（可能也已集成）。 這可以解釋為“預測未來”策略。
抗飽和
激活調節變量限制時，控制器中將自動采取抗飽和措施。 預測方程將使用調節變量的實 際限制值而不是計算出的理論值。